Использование Jira для агентной разработки

Агентная разработка приходит в Jira. По мере перехода от написания кода к управлению ИИ-агентами меняются и приоритетные задачи. Разработчики уже тратят всего около 16 % времени на написание кода. Пока агенты берут на себя все больше задач по разработке, самую сложную часть работы составляют сопутствующие процессы: обеспечение агентов контекстом, их координация, проверка вывода и управление ими.

Именно для управления такими задачами используется Jira, а теперь к ним добавляются агенты. Jira и Teamwork Graph — это система учета задач и необходимое звено, которое превращает работу ИИ в реальный рост производительности по мере масштабирования команд.

В этом руководстве рассмотрено, как Jira поддерживает агентную разработку, как это решение сочетается с другими инструментами из вашего арсенала и как начать работу. Если коротко, Jira предоставляет три возможности, на которые не способен один лишь агент по написанию кода.

• Обеспечение агентов необходимым контекстом для точной работы

• Делегирование рутинных задач автоматизированным процессам с учетом прав

• Ведение журнала учета в Teamwork Graph

Что такое агентная разработка?

Агентная разработка — это создание программного обеспечения путем управления ИИ-агентами, которые планируют и выполняют многоэтапные задачи, в то время как вы ставите цель и оцениваете результат, а не пишете каждую строку кода самостоятельно.

Это меняет вектор ваших усилий: вместо написания кода вы выстраиваете систему, в которой работают агенты. Вы указываете, что нужно создать, даете агентам контекст, руководите ими в ходе работы и проверяете вывод на соответствие требованиям. Автозаполнение на базе ИИ может просто предложить следующую строку кода, а один агент может самостоятельно довести описанный желаемый результат от идеи до запроса pull. Агентная разработка — это следующий уровень: запуск множества агентов при любом масштабе, координация их работы и управление поставкой.

Это переводит агентную разработку в область координации и принятия решений, а не только написания кода. Когда агенты пишут код или выполняют задачи, их права доступа, действия и вывод должны подчиняться тем же средствам контроля, которым уже доверяет ваша команда. Возникающие при этом вопросы касаются в первую очередь управления работой, а не кода, поэтому здесь необходима такая система учета, как Jira.

Сервис Jira предназначен специально для агентной разработки?

Инструмент Jira создан для разработки ПО с применением ИИ — практики планирования, организации и масштабирования задач ИИ-агентов. Вопрос «поддерживает ли Jira агентную разработку?» на самом деле подразумевает, может ли Jira служить средой, где работа агентов обеспечивается контекстом и где происходит координация, проверка и контроль их действий. Именно эти возможности предоставляет Jira, а не отдельный агент по написанию кода.

Агент вносит изменение, но не может решить, что нужно разработать, оценить, соответствует ли результат вашим требованиям, или учесть связь этих задач с остальной текущей работой. Это решения, связанные с управлением работой и командной деятельностью. Агент по написанию кода на компьютере одного человека работает только для него, в то время как команде, состоящей из людей и агентов, необходимы общая координация, прозрачность и единый источник достоверной информации. Jira управляет этим уровнем: сохраняет план, направляет задачи нужному агенту, позволяет человеку контролировать поставку и хранит историю действий в форме постоянного контекста, который используется в дальнейшей работе. Это происходит по мере продвижения задач в Jira, не требуя от разработчиков каких-либо дополнительных действий.

В чем преимущества Jira по сравнению с отдельным агентом по написанию кода?

Дайте агенту четкую спецификацию, и он все равно может от нее отклониться. Он забывает о принятых решениях, переделывает выполненные задачи и ограничен размерами контекстного окна. Хранение плана в файле с разметкой Markdown не исправляет ситуацию, как и использование более эффективного агента. Исправление — это система, в которой спецификация и состояние хранятся вне памяти агента. Это приобретает особую важность, когда речь заходит о командной работе, поэтому агентная разработка — это вопрос выбора системы учета, а не инструмента для написания кода. Jira — именно такая система, поэтому в ней предусмотрены следующие возможности.

Коннекторы передают данные из вашего пакета инструментов в Teamwork Graph. Затем MCP передает эту память организации любому ИИ, который уже используют ваши команды.

• Единая система учета задач, выполняемых людьми и агентами. В процессе работы агент считывает и записывает данные в Teamwork Graph, обновляя все решения и записи, связанные с задачей, поэтому контекст не теряется после завершения локального сеанса.

• Управление наследует существующие корпоративные средства контроля. Доступ агентов соответствует модели прав, которой уже доверяет компания. Эти средства контроля автоматически распространяются на работу агентов, не требуя отдельной настройки.

• Любой агент, любая модель, одна платформа. Назначайте задачи Claude, Cursor, Codex, GitHub Copilot или встроенному агенту Jira для написания кода и управляйте ими из единого центра. Поскольку агенты выполняют задачи в рамках существующих рабочих процессов, их не нужно перестраивать, если меняются агенты. Отдельный агент для написания кода привязывает вас к одному поставщику, в то время как Jira позволяет работать с любыми агентами.

• Построение контекста на основе всего стека, а не одной заявки.Teamwork Graph предоставляет агентам контекст по задачам, решениям и истории из Jira, Confluence, кода и инструментов, где фактически обсуждается работа, таких как Slack и Teams. Это помогает агентам действовать на основе реальных намерений, а не пустых запросов. Так Jira становится контекстным слоем для агента.

• Это единая плоскость управления задачами для агентов.Агент по написанию кода запускается в собственном сеансе, отдельно от плана и других задач команды. Jira добавляет уровень, который распределяет задачи агентам, предоставляет им необходимый контекст и связывает каждый сеанс написания кода с результатами, не добавляя лишних действий для разработчика. Система учета фиксирует произошедшие события. Плоскость управления посвящена направлению агента и связыванию его задач в фоне.

Jira в жизненном цикле разработки ПО с применением ИИ

Jira поддерживает работу агентов на четырех этапах: планирование, координация, проверка и масштабирование. Вы планируете подготовленные для агентов задачи, координируете выполнение, проверяете и тестируете результаты работы, а также масштабируете эти шаблоны на всю организации с помощью средств управления и прав для обеспечения безопасности. Вот что делает Jira на каждом этапе.

Планирование: как готовить задачи для агентов?

Превращайте планы и документацию в предлагаемые задачи одним щелчком мыши, а затем просматривайте и корректируйте их по мере необходимости, прежде чем принять.

На этапе планирование вы переходите от замысла к подготовленным для агента задачам. Это полноценная спецификация с четкими требованиями, критериями приемки и контекстом, который необходим агенту перед началом работы.

• Фиксируйте задачи, откуда бы они не приходили. Запросы поступают отовсюду: из обсуждения в Slack, со страницы Confluence, из записи Loom, с собрания. Упомяните @Jira или используйте Rovo, чтобы сразу же превратить их в задачи. Этот процесс не просто избавляет от необходимости повторно вводить данные. Он превращает расплывчатый запрос, который изначально мог быть просто диалогом, в структурированную задачу с контекстом из Teamwork Graph, который показывает, как она согласуется с другими задачами команды.

• Давайте агентам четко определенную спецификацию, а не просто запрос. При разработке по спецификациям именно они становятся основными вводными: агент работает над задачей из спецификации, а не по одноразовому запросу, который теряется после завершения сеанса. К спецификации добавляется база кода, стандарты команды и история проекта — весь необходимый контекст для написания кода, соответствующего требованиям вашей команды. Планировщик Jira составляет спецификацию, используя Teamwork Graph, вашу базу кода и историю Confluence. Затем вы дорабатываете ее и добавляете критерии приемки, чтобы спецификация стала основой для разработки и проверки агентом.

• Пополняйте контекст для агентов. Именно от контекста в первую очередь зависит качество работы агента. Jira использует Teamwork Graph, чтобы передавать агентам исчерпывающую информацию о целях, решениях и истории работы в разных инструментах, а не только в рамках заявки. Это работает с любым агентом MCP, и контекст пополняется: чем больше задач проходит через систему, тем больше у агентов информации для анализа, и тем лучше становятся результаты.

Координация: как распределять и направлять задачи агентам?

Назначайте задачи агентам, в том числе встроенному агенту Jira для написания кода, через единый инструмент.

Выберите самого подходящего агента, а затем направляйте и контролируйте его действия — прямо там, где ваша команда уже отслеживает задачи.

• Назначайте задачи любому агенту в одном инструменте. Назначьте задачу Claude, Cursor, Codex, GitHub Copilot или встроенному агенту Jira для написания кода, а затем отслеживайте выполненные действия и принятые решения в веб-интерфейсе, IDE и сеансах терминала, чтобы вовремя замечать отклонения и корректировать их, не отрываясь от работы.

• Взаимодействуйте с агентами там, где вы уже работаете. Координируйте работу на тех же платформах, что использует команда: упомяните @Jira в Slack, чтобы создать задачу и запустить цикл исправлений, подключите Cursor, Claude Desktop или любой клиент MCP к контексту Jira либо предоставьте агентам доступ к CLI или терминалу, чтобы они могли перейти от контекста к действию.

• Автоматизируйте рутинные задачи. Запускайте агента с помощью правила автоматизации или перехода рабочего процесса (или добавьте агента в столбец доски), чтобы он автоматически брал задачи при изменении статуса и направлял вывод обратно через тот же рабочий процесс. Рутинные, повторяющиеся задачи — лучшая отправная точка.

• Действия агента остаются видимыми и привязанными к задаче. По мере того как агент выполняет задачи, его действия и создаваемый запрос pull остаются связанными с задачей. Прогресс можно увидеть там же, где находятся задачи, а не выискивать в отдельном инструменте. Вы видите, какую задачу взял в работу каждый агент, что он выполнил и что ожидает проверки, — и все это в одном представлении.

Проверка: как проверять вывод агента?

Проверка вывода агента должна включать этап с участием человека.

Результаты работы агента могут выглядеть готовыми, но при этом содержать ошибки, поэтому не следует поставлять их, пока кто-нибудь их не проверит, не протестирует и не утвердит.

• Тестирование и проверка. Вывод агента по-прежнему должен проходить обычные проверки. Они выполняются в вашем конвейере CI, а их статус отображается в задаче, чтобы на этапе проверки можно было задержать переход в статус Готово до подтверждения результатов. Процесс можно частично автоматизировать: агент самостоятельно проверяет собственный вывод и повторяет итерации, пока проверки не будут пройдены, и только после этого результат попадает к человеку.

• Проверка человеком, интегрированная в рабочий процесс. Проверка человеком обязательна: вывод отображается в задаче, и ее переход в статус «Готово» невозможен, пока кто-нибудь не утвердит изменения. Запрос pull и статус его проверки отображаются на панели разработки задачи, поэтому проверка происходит там же, где отслеживается задача.

• Объединяйте и фиксируйте готовые коммиты. После успешной проверки изменение будет объединено, а задача — переведена в статус «Готово». Объединение и развертывание выполняются в подключенных инструментах, а Jira ведет учет.

Масштабирование: как обеспечить безопасную работу агентов в разных командах в долгосрочной перспективе?

Единая платформа System of Work способствует более успешному масштабированию в рамках всей организации.

Масштабирование задач агентов требует изменений на уровне организации. Проблема заключается не столько в том, чтобы запускать больше агентов, сколько в том, чтобы поддерживать стабильное качество, доверие и прозрачность по мере того, как задачи для агентов распределяются между командами.

• Делегируйте рутинные задачи. Агенты выполняют повторяющиеся, четко определенные задачи в фоновом режиме, запросы pull появляются по готовности, а вы сохраняете контроль благодаря общим правам и стандартам безопасности.

• Итерируйте. Агентная разработка — это цикл, а не прямая. Результаты ложатся в основу следующей спецификации, а жизненный цикл задач начинается заново. Jira — это инструмент для сбора подобной обратной связи, который помогает выполнять будущие задачи качественнее.

• Управляйте работой и проводите аудиты. Ограничительные барьеры являются частью рабочего процесса, а не существуют только в документе с правилами. Каждое действие оставляет отслеживаемую запись к задаче, защищенную собственными правами доступа Jira.

• Оценивайте воздействие. Отслеживайте, как ИИ меняет процесс поставки в вашей команде, например, по времени цикла и скорости обработки запросов pull. Так вы сможете измерять результаты, а не просто активность, и вкладывать средства в то, что действительно полезно.

Как Jira сочетается с остальными компонентами вашего ИИ-стека?

Jira не заменяет агентов по написанию кода, IDE или модели, которые вы используете. Это уровень координации и учета, который объединяет их между собой: задачи остаются на виду и контролируются независимо от того, в каких инструментах над ними работают. Этот уровень нельзя пропускать при масштабировании. Без общей системы учета задачи агентов теряются между инструментами, а производительность оставляет желать лучшего.

Как начать агентную разработку в Jira

Знайте, какие действия выполняли и какие решения принимали ваши агенты. Просматривайте полную историю сеансов, заблаговременно выявляйте отклонения и вносите необходимые исправления.

Вам не требуется полное развертывание. Лучший способ быстро добиться первых успехов — это подключить агента по написанию кода, назначить ему одно небольшое задание и проверить созданный запрос pull. Все это можно сделать в рамках одной задачи.

1. Выберите одну типовую операцию с четко определенным объемом. Обновление зависимости, исправление нестабильного теста или небольшого бага — вот с чего проще всего начать.

2. Зафиксируйте операцию как задачу. Превратите страницу Confluence, обсуждение в Slack или короткий запрос в задачу с описанием.

3. Назначьте задачу агенту. Подключите репозиторий Git, а затем на панели агентов назначьте задачу агенту Jira для написания кода.

4. Проверьте запрос pull. Агент открывает запрос pull, связанный с задачей, поэтому его можно проверить прямо в этой задаче.

5. Автоматизируйте процесс. После первого запуска найдите задачи, которые вы выполняете снова и снова, и преобразуйте их в правила автоматизации. Повторяющиеся задачи — это сфера с самой высокой отдачей и самыми низкими рисками, с которой стоит начать.

Хотите начать быстрее? Настройте все один раз — и шаблон агентной разработки станет готовым пространством для работы с ИИ-агентами, где уже настроены рабочие процессы, статусы и шаги агентов. Начинать с нуля не придется — у вас будет готовая рабочая схема. Уже используете рабочие процессы с ИИ-агентами в подходящем разделе? Платные клиенты могут сохранить его как пользовательский шаблон, чтобы команда могла быстро создавать новые разделы с теми же встроенными агентами и рабочим процессом.

Часто задаваемые вопросы об агентной разработке

Какова роль разработчика в агентной разработке?

Разработчик определяет цели, предоставляет контекст и устанавливает ограничения для выполнения многоэтапных задач ИИ-агентами, после чего проверяет и утверждает результаты. Система записи, такая как Jira, помогает координировать работу и распределять ответственность.

В чем разница между разработкой запросов и разработкой агентов?

Разработка запросов — это создание одной инструкции для получения хорошего ответа от модели, в то время как агентная разработка — это координация агентов, которые планируют и выполняют действия, а также оценивают результат и при необходимости повторяют цикл, чтобы решить задачу целиком. Единицей работы становится цель, а не запрос.

В чем преимущества Jira по сравнению с отдельным агентом по написанию кода?

Указанный агент пишет код, а Jira — это своего рода единая система записи, где определяются, приоритизируются, координируются, проверяются и управляются задачи. Jira позволяет координировать любого агента и сохранять проверяемую историю действий для каждой задачи.

Как агенты ИИ получают контекст из Jira?

Агенты получают контекст из самой задачи (требования и критерии приемки) и из графика Teamwork Graph, который связывает соответствующую задачу, документы и код. Это дает агенту основу для действий, а не только для ответа на запрос.

Нужна ли система Jira, если для написания кода используется ИИ?

Да, возможно, даже в большей степени: по мере того как агенты начинают быстрее писать код и создавать его в большем объеме, основное внимание смещается на координацию и проверку этой работы, а также управление ею. Jira — это центр управления, благодаря которому результаты работы агентов становятся видимыми, отслеживаемыми и связанными с соответствующими задачами.